秒杀系统学习笔记

秒杀场景

• 电商抢购限量商品
• 买演唱会门票
• 或者票抢座12306
• …

保护措施

• 乐观锁和悲观锁
• 令牌桶限流
• Redis缓存
• 消息队列异步处理订单
• …

防止超卖

业务分析

创建数据库

-- ----------------------------
-- Table structure for stock
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `stock`;
CREATE TABLE `stock` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',`count` int(11) NOT NULL COMMENT '库存',`sale` int(11) NOT NULL COMMENT '已售',`version` int(11) NOT NULL COMMENT '乐观锁，版本号',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;-- ----------------------------
-- Table structure for stock_order
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `stock_order`;
CREATE TABLE `stock_order` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`sid` int(11) NOT NULL COMMENT '库存ID',`name` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '商品名称',`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

编写代码

Controller层

@RequestMapping("stock")
@RestController
public class StockController {@Autowiredprivate OrderService orderService;//开发秒杀方法public String kill(Integer id) {System.out.println("id = " + id);try {//根据秒杀商品的id调用秒杀业务int orderID = orderService.kill(id);return "秒杀成功，订单id为" + String.valueOf(orderID);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return e.getMessage();}}
}

Service层

@Service
@Transactional
public class OrderServiceImpl implements OrderService {@Autowiredprivate StockDao stockDao;@Autowiredprivate OrderDao orderDao;@Overridepublic int kill(Integer id) {//根据商品id校验库存Stock stock = stockDao.checkStock(id);if (stock.getSale().equals(stock.getCount())) {throw new RuntimeException("库存不足!");} else {//扣库存stock.setSale(stock.getSale() + 1);stockDao.updateSale(stock);//创建订单Order order = new Order();order.setSid(stock.getId()).setName(stock.getName()).setCreateDate(new Date());orderDao.createOrder(order);return order.getId();}}
}

Dao层

public interface StockDao {//根据商品的id查询库存信息Stock checkStock(Integer id);//根据商品id扣除库存void updateSale(Stock stock);
}

public interface OrderDao {// 创建订单void createOrder(Order order);
}

单线程情况下没有问题，使用Jmeter进行测试

使用Jmeter进行压力测试

安装Jmeter

Jmeter是基于Java的压力测试工具，因此安装Jmeter前电脑必须要先安装JDK环境

Jmeter官网

下载页面

使用同步锁解决超卖问题

不能在方法上面加synchronized关键字，因为在类上已加了事务注解，也会有一个线程同步，而事务的范围比代码块的范围大。
可能会出现多提交的问题，因此不能在方法上加synchronized关键字。
解决：
1.把transactional事务注解去掉，方法加上synchronized关键字
2.在需要同步的地方使用代码块，在controller类里面使用，保证同步的范围比事务的大即可。

@RequestMapping("stock")
@RestController
public class StockController {@Autowiredprivate OrderService orderService;//开发秒杀方法@RequestMapping("/kill")public String kill(Integer id) {System.out.println("id = " + id);try {synchronized (this) {//根据秒杀商品的id调用秒杀业务int orderID = orderService.kill(id);return "秒杀成功，订单id为" + String.valueOf(orderID);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return e.getMessage();}}
}

package com.lany.miaosha.service;import com.lany.miaosha.dao.OrderDao;
import com.lany.miaosha.dao.StockDao;
import com.lany.miaosha.entity.Order;
import com.lany.miaosha.entity.Stock;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import java.util.Date;/*** @author 十里* @description* @date 2021年10月27日 15:35*/
@Service
@Transactional
public class OrderServiceImpl implements OrderService {@Autowiredprivate StockDao stockDao;@Autowiredprivate OrderDao orderDao;/*不能在方法上面加synchronized关键字，因为在类上已加了事务注解，也会有一个线程同步，而事务的范围比代码块的范围大。可能会出现多提交的问题，因此不能在方法上加synchronized关键字。解决：1.把transactional事务注解去掉，方法加上synchronized关键字2.在需要同步的地方使用代码块，在controller类里面使用，保证同步的范围比事务的大即可。*/@Overridepublic int kill(Integer id) {//校验库存Stock stock = checkStock(id);//更新库存updateSale(stock);//创建订单return createOrder(stock);}//校验库存private Stock checkStock(Integer id) {Stock stock = stockDao.checkStock(id);if (stock.getSale().equals(stock.getCount())) {throw new RuntimeException("库存不足!!");}return stock;}//扣除库存private void updateSale(Stock stock) {stock.setSale(stock.getSale() + 1);stockDao.updateSale(stock);}//创建订单private Integer createOrder(Stock stock) {Order order = new Order();order.setSid(stock.getId()).setName(stock.getName()).setCreateDate(new Date());orderDao.createOrder(order);return order.getId();}}

使用乐观锁解决数据超卖的问题

使用乐观锁解决商品超卖问题，实际上是把防止超卖问题交给数据库解决，利用数据库表中定义的version字段以及数据库中的事务实现在并发情况下商品的超卖问题。

扣除库存方法改造

只改变校验库存的代码，其他方法的代码不变

//扣除库存private void updateSale(Stock stock) {//在sql层面完成销量的+1，和版本号+1，并且根据商品id和版本号查询更新的商品int updateRows = stockDao.updateSale(stock);if (updateRows == 0) {throw new RuntimeException("抢购失败,请重试");}}

public interface StockDao {//根据商品的id查询库存信息Stock checkStock(Integer id);// 根据商品id扣除库存// void updateSale(Stock stock);int updateSale(Stock stock);
}

<update id="updateSale" parameterType="Stock">update stockset sale = sale + 1,version = version + 1where id = #{id}and version=#{version}
</update>

完整的业务方法

OrderServiceImpl.java

@Service
@Transactional
public class OrderServiceImpl implements OrderService {@Autowiredprivate StockDao stockDao;@Autowiredprivate OrderDao orderDao;@Overridepublic int kill(Integer id) {//校验库存Stock stock = checkStock(id);//更新库存updateSale(stock);//创建订单return createOrder(stock);}//校验库存private Stock checkStock(Integer id) {Stock stock = stockDao.checkStock(id);if (stock.getSale().equals(stock.getCount())) {throw new RuntimeException("库存不足!!");}return stock;}//扣除库存private void updateSale(Stock stock) {//在sql层面完成销量的+1，和版本号+1，并且根据商品id和版本号查询更新的商品int updateRows = stockDao.updateSale(stock);if (updateRows == 0) {throw new RuntimeException("抢购失败,请重试");}}//创建订单private Integer createOrder(Stock stock) {Order order = new Order();order.setSid(stock.getId()).setName(stock.getName()).setCreateDate(new Date());orderDao.createOrder(order);return order.getId();}}

StockDaoMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<mapper namespace="com.lany.miaosha.dao.StockDao"><!--根据秒杀商品id查询库存--><select id="checkStock" resultType="Stock" parameterType="int">select id,name,count,sale,version from stockwhere id = #{id}</select><!--根据商品id扣除库存--><update id="updateSale" parameterType="Stock">update stockset sale = sale + 1,version = version + 1where id = #{id}and version=#{version}</update></mapper>

接口限流

限流：就是对某一时间内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量暴增而导致系统运行缓慢或宕机。

什么是接口限流

在面临高并发的抢购请求时，我们如果不对接口进行限流，可能会对后台系统造成极大的压力。大量的请求抢购成功时需要调用下单的接口，过多的请求打到数据库会对系统的稳定性造成影响。

如何解决接口限流

常用的接口限流算法有令牌桶和漏斗算法，Google的开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶算法。

在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级、限流

令牌桶算法和漏斗算法

• 漏斗算法：请求打到服务器之后，进入漏桶中，漏桶以一定的速度处理请求，当请求量过大时，导致漏桶直接溢出时，可以看出漏桶算法可以限制数据的传世速率。
• 令牌桶算法：在网络传输数据时，为了防止网络拥塞，需限制流出网络的流量，是流量比较均匀的速度向外发送。令牌桶逆算法实现了这个功能，可控制发送到网络上数据的数目，并允许突发数据的发送。大小固定的令牌桶可自行以恒定的速率源源不断地产生令牌。如果令牌不被消耗，或者被消耗的速度小于产生的速度，令牌就会不断地增多，知道把桶填满。后面在产生的令牌就会从桶中溢出。最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小。这意味，面对瞬时大流量，该算法可以在段时间内请求拿到大量令牌，而且拿令牌的过程并不是消耗恨到的事情。

令牌桶的简单使用

1.引入Guava依赖

<!--Google开源工具包RateLimter实现令牌桶-->
<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>28.2-jre</version>
</dependency>

2.创建令牌桶实例

在controller类中创建令牌桶的实例

//创建令牌桶实例
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);

3.使用令牌桶算法

@GetMapping("/sale")
public String sale(Integer id) {//1.没有获取到token的请求阻塞直到获取到token令牌。//log.info("等待时间：" + rateLimiter.acquire());//2.设置一个等待时间，如果在等待时间内获取到了令牌，则处理业务，如果在等待时间内没有获取到相应的token，则抛弃请求。if (!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {System.out.println("当前请求被限流，直接抛弃，无法调用后续秒杀逻辑....");return "抢购失败";}System.out.println("处理业务...............");return "抢购成功";
}

4.使用JMeter测试

使用令牌桶算法实现乐观锁+限流

@RequestMapping("stock")
@RestController
@Slf4j
public class StockController {@Autowiredprivate OrderService orderService;//创建令牌桶实例private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(20);@RequestMapping("/killtoken")public String killtoken(Integer id) {System.out.println("id = " + id);//加入令牌桶限流措施if (!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {return "抢购失败，当前秒杀活动过于火爆，请重试！";}try {//根据秒杀商品的id调用秒杀业务int orderID = orderService.kill(id);return "秒杀成功，订单id为" + String.valueOf(orderID);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return e.getMessage();}}

参考：

编程不良人